論文の概要: Feature Aggregation Network for Building Extraction from High-resolution Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06017v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 07:31:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:12:43.851319
• Title: Feature Aggregation Network for Building Extraction from High-resolution Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: 高分解能リモートセンシング画像からの建物抽出のための特徴集約ネットワーク
• Authors: Xuan Zhou, Xuefeng Wei
• Abstract要約: 高解像度衛星リモートセンシングデータ取得は、表面構造的特徴の詳細な抽出の可能性を明らかにした。 現在の手法は、表面特徴の局所化情報にのみ焦点をあてている。 本稿では,グローバル機能とローカル機能の両方を抽出する機能集約ネットワーク(FANet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7623838912231695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement in high-resolution satellite remote sensing data acquisition, particularly those achieving submeter precision, has uncovered the potential for detailed extraction of surface architectural features. However, the diversity and complexity of surface distributions frequently lead to current methods focusing exclusively on localized information of surface features. This often results in significant intraclass variability in boundary recognition and between buildings. Therefore, the task of fine-grained extraction of surface features from high-resolution satellite imagery has emerged as a critical challenge in remote sensing image processing. In this work, we propose the Feature Aggregation Network (FANet), concentrating on extracting both global and local features, thereby enabling the refined extraction of landmark buildings from high-resolution satellite remote sensing imagery. The Pyramid Vision Transformer captures these global features, which are subsequently refined by the Feature Aggregation Module and merged into a cohesive representation by the Difference Elimination Module. In addition, to ensure a comprehensive feature map, we have incorporated the Receptive Field Block and Dual Attention Module, expanding the receptive field and intensifying attention across spatial and channel dimensions. Extensive experiments on multiple datasets have validated the outstanding capability of FANet in extracting features from high-resolution satellite images. This signifies a major breakthrough in the field of remote sensing image processing. We will release our code soon.
• Abstract（参考訳）: 高解像度衛星リモートセンシングデータ取得の急速な進歩、特にサブメータ精度の向上は、表面構造の特徴を詳細に抽出する可能性を見出している。 しかし、表面分布の多様性と複雑さは、表面特徴の局所化情報にのみ焦点を絞る現在の手法にしばしばつながる。 これはしばしば境界認識と建物間におけるクラス内変動をもたらす。 そのため,高解像度衛星画像から表面像を微細に抽出する作業は,リモートセンシング画像処理において重要な課題となっている。 本研究では,衛星リモートセンシング画像からのランドマークの抽出を可能にするため,地球的特徴と局所的特徴の抽出に重点を置いた特徴集約ネットワーク(fanet)を提案する。 ピラミッドビジョントランスフォーマーはこれらのグローバル機能をキャプチャし、その後特徴集約モジュールによって洗練され、差分除去モジュールによって凝集表現にマージされる。 さらに,包括的特徴マップを実現するために,受容的場ブロックと2重注意モジュールを導入し,受容的場を拡大し,空間的およびチャネル的次元にまたがって注意力を強めた。 複数のデータセットに対する大規模な実験は、高解像度衛星画像から特徴を抽出する際のFANetの際立った能力を検証する。 これはリモートセンシング画像処理の分野での大きなブレークスルーを意味する。 私たちはすぐにコードをリリースします。

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